申请/专利权人：北京明略软件系统有限公司

申请日：2020-03-12

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN111428511B

主分类号：G06F40/30

分类号：G06F40/30;G06F40/289;G06F16/35;G06N3/045;G06N3/049;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2020.08.11#实质审查的生效;2020.07.17#公开

摘要：本申请公开了一种事件检测方法和装置，包括：获得语句的向量化语义表示W1；对向量化语义表示W1进行span划分，得到多个语义片段；对多个语义片段进行平均池化，得到每个span的表示W2；使用自注意力机制对获得的每个span的表示W2进行计算，得到每个span的新的语义表示W3；对新的语义表示W3进行span分类，确定每个span是否为一个事件的触发词或事件主体。通过该实施例方案，能够获取更加有用的信息，具有较强的实际应用价值；不使用现有的自然语言处理工具，操作简单，避免了因使用自然语言处理工具而导致的误差累积的问题，通过划分span的方式完美解决了序列标注存在的问题，效率更高，适用性更强。

主权项：1.一种事件检测方法，其特征在于，所述方法包括：预先将触发词的类型划分为x种，将事件主体的类型划分为y种，其中，x、y均为正整数；根据设定的span宽度，对语句进行span划分，以将语句划分为多个span，并对每个span进行标记；其中，每个标记表示x+y+1种类型中的任意一种，1表示所述触发词的类型和所述事件主体的类型以外的其他类型；获得语句的向量化语义表示W1；对所述向量化语义表示W1进行span划分，得到多个语义片段；对多个语义片段进行平均池化，得到每个span的表示W2；使用自注意力机制对获得的每个span的表示W2进行计算，得到每个span的新的语义表示W3；对所述新的语义表示W3进行span分类，包括：使用两层全连接神经网络和softmax层对每个span进行分类；其中，在训练阶段，将分类结果与带有标记的span进行误差计算和反向传播；确定每个span是否为一个事件的触发词或事件主体。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京明略软件系统有限公司 一种事件检测方法和装置

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